威客电子商务作弊评价模型及算法研究

威客模式是一种新型电子商务模式,有助于知识、智慧、经验、技能体现经济价值,是电子商务应用领域的一个热点.在介绍威客电子商务模式的基础上,重点研究了影响威客电子商务发展的作弊问题,建立了作弊评价模型.利用威客的历史信息和对设计方案相似性的评价,设计了一种基于定量和定性指标的作弊可能性计算算法.根据威客电子商务的特点,探讨了基于任务金额、结合作弊评价结果的威客信用评价体系.以猪八戒威客网站两个作弊争议案例为例进行了实证分析,说明了作弊评价算法的有效性.     

云计算环境下动态数据聚集算法研究

云计算技术的普及带动了数据的增长,为了对云环境下动态数据进行管理,防止数据损坏甚至丢失,方便后续利用,需要对云计算环境下动态数据进行聚集。但目前大多数算法都是基于线性时间概率计数的数据聚集算法,通过数据聚集操作在中间节点预先对数据进行处理,去除数据冗余,减少数据传输,实现节能,对于云计算环境下数据聚集操作存在的重复计数问题,通过研究对副本不敏感的概要结构并优化某些特性,从而完成数据聚集,但这种方法存在占用的存储空间较大,且不能保证动态数据聚集的准确性的问题。为此,提出一种基于粒子群优化算法的云计算环境下动态数据聚集算法,该算法通过对云计算环境下动态数据聚集算法数学模型进行分析,在此基础上,提出基于粒子群优化算法的云计算环境下动态数据聚集算法。首先对云计算环境中的动态数据结构模型进行分析,完成对云计算环境下动态数据的离散样本频谱特征的计算,实现云计算环境下动态数据聚集样本的特征提取和信息模型构建。针对粒子群算法收敛速度慢的问题,本文通过混沌映射方法对其进行优化,通过生成混沌序列,解决粒子群算法存在的问题,利用粒子群优化算法进行特征聚集,从而完成云计算环境下动态数据聚集算法。实验结果表明,本文所提算法能够有效提高动态数据聚集的可靠性和稳定性,降低聚集时间,减少所占内存空间,具有较强的实践性,为该领域的发展创造了条件。